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Enregistrement W4386750949 · doi:10.3389/fnins.2023.1235945

Interim guidelines for the assessment and treatment of pain in children with multiple sclerosis

2023· article· en· W4386750949 sur OpenAlexaff
Catherine Stratton, Areti Vassilopoulos, J. Nicholas Brenton, Kirsten Potter, Wendy Vargas, Heather Rumm, Andrea Bartels, Mary A. Bailey, Charles A. Odonkor, Sharon Stoll, E. William T. Zempsky, E. Ann Yeh, Naila Makhani

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensSickKids FoundationPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of HealthCharles H. Hood Foundation
Mots-clésInterimGuidelinePhysical therapyDelphi methodMedicinePain assessmentMultiple sclerosisPain managementMEDLINEPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Pain in multiple sclerosis (MS) is common, but literature on pain in children with MS remains scarce. Pain has physical, psychological, and social implications in MS, and both comprehensive assessment and interdisciplinary management approaches are needed. We sought to develop an interdisciplinary interim guideline for the assessment and management of pain in children with MS. Methods and materials: We convened a modified Delphi panel composed of 13 experts in pediatric and adult MS neurology, physiotherapy, pain, patient lived-experience, advanced practice nursing, psychology, physiatry, and MS research. A survey was sent to panelists for anonymous completion. The panel discussed survey themes extracted by the panel chair. The process was repeated twice. Results: Thirteen assessment and treatment recommendations were produced regarding pain in children with MS. Discussion: Future studies will assess implementation of these pain assessment and treatment guidelines in the clinical setting.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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